4月29日,我院智能设计与制造系统研究中心高亮教授、李新宇教授团队在《Swarm and Evolutionary Computation》期刊上发表的论文荣获2025年度最佳论文奖(SWEVO Best Paper Award 2025)。获奖论文题为“A DQN-based memetic algorithm for energy-efficient job shop scheduling problem with integrated limited AGVs”(基于DQN的Memetic算法求解集成有限AGV的节能作业车间调度问题),我院2025届博士毕业生姚友杰为第一作者,李新宇教授为通讯作者,高亮教授为共同作者。

《Swarm and Evolutionary Computation》系Elsevier旗下智能优化、群体智能及进化计算领域的国际顶级期刊(2025年影响因子8.5,中国科学院一区),长期聚焦群智能算法、进化计算及其在复杂工程系统中的前沿应用。此次论文获奖,充分彰显了团队在智能制造调度优化、AI赋能复杂生产系统等方向的深厚研究积淀与日益提升的国际学术影响力。

DQNMMA的算法框架
该论文面向考虑能耗的作业车间生产与运输集成调度问题,提出了一种基于深度强化学习的Memetic算法,通过深度Q网络在线调节算法关键参数,实现算法搜索过程的自适应控制,有效提升了算法对帕累托前沿的求解效果。